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Nanyang Technological University(南洋理工大学)

2026-06-05 至 2026-06-05 共收录 13
2606.06316 2026-06-05 quant-ph cs.AI cs.DS

Quantum enhanced rare event discovery and sampling

量子增强的罕见事件发现与采样

Naixu Guo, Po-Wei Huang, Qisheng Wang, Jayne Thompson, Patrick Rebentrost, Mile Gu, Chengran Yang

机构 * Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore(量子技术中心,新加坡国立大学) Mathematical Institute, University of Oxford(牛津大学数学研究所) School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学计算机科学学院) School of Informatics, University of Edinburgh(爱丁堡大学信息学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Nanyang Quantum Hub, School of Physical and Mathematical Sciences, Nanyang Technological University(南洋量子中心,南洋理工大学物理与数学科学学院)

AI总结 针对概率极低的罕见事件发现与采样问题,提出一种无需预先知道事件类型的量子算法,实现了与稀有度阈值的最优量子标度,并在重尾系统和稳态随机过程中分别获得二次加速和鲁棒多项式加速。

Comments 36 pages (8+28)

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2606.06292 2026-06-05 cs.CV cs.RO

Synthetic Data Generation and Vision-based Wrinkle and Keypoint Detection for Bimanual Cloth Manipulation

合成数据生成与基于视觉的褶皱和关键点检测用于双手布料操作

Ariel Herrera, Xueyang Kang, Atal Anil Kumar

机构 * Department of Engineering, University of Luxembourg(卢森堡大学工程系) School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University(南洋理工大学电子与电气工程学院) Université de Lorraine, Arts et Metiers Institute of Technology, LCFC(洛林大学,艺术与工艺技术学院,LCFC)

AI总结 针对布料操作中视觉感知难题,提出基于Blender的合成数据生成管道和结合CNN与YOLOv8-OpenCV的感知框架,实现褶皱抓取和关键点熨烫,关键点模型平均位置误差1.7615像素。

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2606.05966 2026-06-05 cs.DB cs.AI

Causal Scaffolding for Physical Reasoning: A Benchmark for Causally-Informed Physical World Understanding in VLMs

物理推理的因果支架:面向视觉语言模型中因果启发的物理世界理解基准

Tianyi Tang, Zhuoyi Lin, Zeyu Feng, Tianyi Ma, Yew-Soon Ong, Ivor Tsang, Haiyan Yin

机构 * CFAR(因果推理研究所) IHPC(信息技术研究所) Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(科技研究局) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出CausalPhys基准(含3000+视频/图像问题及因果图),并设计因果图度量评估VLM推理,进一步提出因果理性微调(CRFT)提升推理准确性与可解释性。

Comments Accepted by KDD 2026 Dataset and Benchmark Track

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2606.05925 2026-06-05 cs.AI

Towards World Models in Biomedical Research

迈向生物医学研究的世界模型

Guangyu Wang, Jingkun Yue, Siqi Zhang, Yu Liu, Xiaoyu Wang, Mingyuan Meng, Changwei Ji, Zongbo Han, Yulin Wang, Yang Yue, Frank Fu, Ting Chen, Song Wu, Ziwei Liu, Jiangning Song, Ming Li, Gao Huang, Xiaohong Liu, Athanasios Vasilakos, Xingcai Zhang, Ping Zhang, Yong Li

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China(网络与交换技术国家重点实验室,北京邮电大学,北京,中国) Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, United Kingdom(英国牛津大学工程科学系,牛津,英国) Institute of Medical Artificial Intelligence, South China Hospital, Medical School, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China(医学人工智能研究所,南方医院,医学学院,深圳大学,深圳,广东,中国) Zhongguancun Academy & Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence, Beijing, China(中关村学院及中关村人工智能研究院,北京,中国) Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist), Tsinghua University, 100084, Beijing, China(北京信息科学与技术国家研究中心(BNRist),清华大学,100084,北京,中国) Department of Chemical and Nano Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA, USA(美国加州大学圣地亚哥分校化学与纳米工程系,La Jolla,CA,美国) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) Monash Biomedicine Discovery Institute and Department of Biochemistry and Molecular Biology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia(莫纳什大学生物医学发现研究所和生物化学与分子生物学系,墨尔本,维多利亚,澳大利亚) David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Waterloo, Ontario, Canada(加拿大滑铁卢大学戴维·R·切里顿计算机科学学校,滑铁卢,安大略,加拿大) Department of ICT and Center for AI Research, University of Agder (UiA), Jon Lilletuns vei 9, Grimstad, Norway(挪威阿格德大学(UiA)信息与通信技术系及人工智能研究中心,Jon Lilletuns vei 9,Grimstad,挪威) Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China(清华大学电子工程系,北京,中国)

AI总结 提出生物医学世界模型作为AI驱动发现的新范式,通过学习分子、细胞、组织和临床状态的潜在表征及干预条件动态,实现未来轨迹模拟,并探讨其在虚拟细胞、类器官、虚拟患者和手术模拟等应用中的潜力。

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2606.05702 2026-06-05 cs.AI cs.CV

Seeing Time: Benchmarking Chronological Reasoning and Shortcut Biases in Vision-Language Models

Seeing Time: 视觉-语言模型中的时间顺序推理与捷径偏差基准测试

Haoyu Zhou, Qing Qing, Caichong Li, Qixin Zhang, Yongcheng Jing, Ziqi Xu, Juncheng Hu, Xikun Zhang, Renqiang Luo

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University(吉林大学计算机科学与技术学院) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) School of Computer Science, Wuhan University(武汉大学计算机学院) School of Computing Technologies, RMIT University(皇家墨尔本理工学院计算技术学院)

AI总结 本文提出一个新基准,通过三个专门数据集评估视觉-语言模型在图像内和跨图像的时间顺序推理能力,并揭示模型常利用颜色等表面线索而非真正时间特征。

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2606.05614 2026-06-05 cs.AI

Safety Paradox: How Enhanced Safety Awareness Leaves LLMs Vulnerable to Posterior Attack

安全悖论:增强的安全意识如何使LLM易受后验攻击

Long P. Hoang, Hai V. Le, Shaoyang Xu, Wei Lu, Wenxuan Zhang

机构 * Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 本文揭示安全对齐增强的LLM因内部安全评估能力而面临后验攻击漏洞,通过实验和理论分析证明安全判断能力越强越易被利用,并提出因果干预验证。

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2606.05613 2026-06-05 cs.AI

Multilingual Fine-Tuning via Localized Gradient Conflict Resolution

通过局部梯度冲突解决的多语言微调

Long P. Hoang, Yiran Zhao, Wei Lu, Wenxuan Zhang

机构 * Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) Salesforce AI Research(Salesforce人工智能研究) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出Bucket-Level MOO框架,将多语言微调重构为多目标优化问题,通过局部梯度冲突解决提升多语言性能。

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2606.05413 2026-06-05 cs.LG cs.AI

CausalPOI: Spatio-Temporal Graph-Based Causal Modeling for Cold-Start POI Check-in Forecasting

CausalPOI:基于时空图因果建模的冷启动POI签到预测

Zhaoqi Zhang, Miao Xie, Yi Li, Linyou Cai, Siqiang Luo, Gao Cong

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学) China Agricultural University(中国农业大学) Meituan(美团)

AI总结 提出CausalPOI框架,利用时空功能交互图建模POI间语义和空间关系,通过结构对齐的处理和对照图模拟事实与反事实场景,解决冷启动POI签到预测问题,在真实数据集上显著优于基线。

Comments Accepted at KDD 2026

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2606.05256 2026-06-05 cs.AI

How Far Did They Go? The Persuasive Tactics of Covert LLM Agents in a Discontinued Field Experiment

他们走了多远?已终止现场实验中隐蔽LLM代理的说服策略

Kokil Jaidka, Saifuddin Ahmed

机构 * Wee Kim Wee school of Communication and Information, Nanyang Technological University(魏家伟通信与信息学院,南洋理工大学)

AI总结 通过分析Reddit r/ChangeMyView已终止现场实验的公开数据集,研究隐蔽LLM代理在身份丰富的讨论论坛中使用的说服策略,发现其系统性采用身份定位、权威信号、对齐策略和认知偏差触发,构成以说服效率为导向的修辞架构。

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2606.04335 2026-06-05 cs.LG cs.SY eess.SY

Policy Gradient for Continuous-Time Robust Markov Decision Processes

连续时间鲁棒马尔可夫决策过程的策略梯度

Tanya Veeravalli, David M. Bossens, Atsushi Nitanda

机构 * Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(前沿人工智能研究中心,科技研究局(A*STAR)) Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)(高性能计算研究所,科技研究局(A*STAR)) College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(计算与数据科学学院,南洋理工大学)

AI总结 本文针对连续时间鲁棒马尔可夫决策过程,推导了策略梯度和对抗梯度,并提出双循环优化器和平均场优化器,分别实现线性收敛和亚线性收敛,同时给出了样本复杂度分析。

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2605.26761 2026-06-05 cs.CV

Once-For-All: A Train-Once and Select-Anytime Framework for Multimodal Instruction Tuning

Once-For-All: 一种用于多模态指令微调的“一次训练,随时选择”框架

Mingkang Dong, Hongyi Cai, Xiwen Lei, Jie Li, Tao Zhang, Muxin Pu

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 提出OFA框架,通过一次训练可迁移的选择器,无需重新计算即可从任意数据集或模型中筛选出最具信息量的多模态指令数据,实现高效微调。

Comments 15 pages, 6 figures. Mingkang Dong and Hongyi Cai contributed equally to this work. Muxin Pu is the corresponding author

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2605.26179 2026-06-05 cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.CE

AutoDFT: A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Autonomous DFT Calculations

AutoDFT:用于自主DFT计算的闭环多智能体框架

Penghui Yang, Zhonghan Zhang, Yue Li, Xinrun Wang, Yanchen Deng, Yuhao Lu, Bijun Tang, Zheng Liu, Bo An

机构 * Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学,新加坡) Singapore Management University(新加坡管理大学)

AI总结 提出AutoDFT闭环多智能体框架,通过将LLM推理嵌入DFT计算全生命周期,实现从规划到执行的自主适应,在VASPBench基准上达到94.1%任务成功率,并可靠预测电子、磁性和能量性质。

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2605.19309 2026-06-05 cs.CL

How Do Document Parsers Break? Auditing Structural Vulnerability in Document Intelligence

文档解析器如何失效?审计文档智能中的结构脆弱性

Yue Chen, Yihao Wang, Ziyi Tang, Yongsen Zheng, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

AI总结 本文提出ProSA框架,通过解耦控制探测、策略驱动目标和结构感知诊断,审计文档布局分析(DLA)管道中的结构脆弱性,发现块级结构损失率(B-SLR)比受影响面积更能反映OCR不稳定性,且结构探测导致更大的下游QA/检索退化。

Comments 18 pages, 5 figures, preprint

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